Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files
xet
hf-doc-build/doc / diffusers /v0.43.0 /ru /using-diffusers /text-img2vid.md
mishig
2 days ago
preview code
download
raw
23 kB
# Генерация видео

Модели генерации видео расширяют возможности генерации изображений (которую можно рассматривать как видео из одного кадра), добавляя обработку данных, связанных с пространством и временем. Обеспечение согласованности и выравнивания всех этих данных — текста, пространства и времени — от кадра к кадру представляет собой серьезную задачу при генерации длинных видео высокого разрешения.

Современные модели для работы с видео решают эту задачу с помощью архитектуры диффузионного трансформера (DiT). Это снижает вычислительные затраты и позволяет более эффективно масштабироваться на более крупные и качественные данные изображений и видео.

Ниже вы можете посмотреть, на что способны некоторые из этих видео-моделей.

```py
# pip install ftfy
import torch
import numpy as np
from diffusers import AutoModel, WanPipeline
from diffusers.hooks.group_offloading import apply_group_offloading
from diffusers.utils import export_to_video, load_image
from transformers import UMT5EncoderModel
text_encoder = UMT5EncoderModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="text_encoder", dtype=torch.bfloat16)
vae = AutoModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32)
transformer = AutoModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
# group-offloading
onload_device = torch.device("cuda")
offload_device = torch.device("cpu")
apply_group_offloading(text_encoder,
    onload_device=onload_device,
    offload_device=offload_device,
    offload_type="block_level",
    num_blocks_per_group=4
)
transformer.enable_group_offload(
    onload_device=onload_device,
    offload_device=offload_device,
    offload_type="leaf_level",
    use_stream=True
)
pipeline = WanPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers",
    vae=vae,
    transformer=transformer,
    text_encoder=text_encoder,
    dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = """
The camera rushes from far to near in a low-angle shot, 
revealing a white ferret on a log. It plays, leaps into the water, and emerges, as the camera zooms in 
for a close-up. Water splashes berry bushes nearby, while moss, snow, and leaves blanket the ground. 
Birch trees and a light blue sky frame the scene, with ferns in the foreground. Side lighting casts dynamic 
shadows and warm highlights. Medium composition, front view, low angle, with depth of field.
"""
negative_prompt = """
Bright tones, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, works, paintings, images, static, overall gray, worst quality, 
low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, 
misshapen limbs, fused fingers, still picture, messy background, three legs, many people in the background, walking backwards
"""
output = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_frames=81,
    guidance_scale=5.0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
```

```py
import torch
from diffusers importAutoModel, HunyuanVideoPipeline
from diffusers.quantizers import PipelineQuantizationConfig
from diffusers.utils import export_to_video
# quantize weights to int4 with bitsandbytes
pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
  quant_backend="bitsandbytes_4bit",
  quant_kwargs={
    "load_in_4bit": True,
    "bnb_4bit_quant_type": "nf4",
    "bnb_4bit_compute_dtype": torch.bfloat16
    },
  components_to_quantize="transformer"
)
pipeline = HunyuanVideoPipeline.from_pretrained(
    "hunyuanvideo-community/HunyuanVideo",
    quantization_config=pipeline_quant_config,
    dtype=torch.bfloat16,
)
# model-offloading and tiling
pipeline.enable_model_cpu_offload()
pipeline.vae.enable_tiling()
prompt = "A fluffy teddy bear sits on a bed of soft pillows surrounded by children's toys."
video = pipeline(prompt=prompt, num_frames=61, num_inference_steps=30).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=15)
```

```py
import torch
from diffusers import LTXPipeline, AutoModel
from diffusers.hooks import apply_group_offloading
from diffusers.utils import export_to_video
# fp8 layerwise weight-casting
transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    subfolder="transformer",
    dtype=torch.bfloat16
)
transformer.enable_layerwise_casting(
    storage_dtype=torch.float8_e4m3fn, compute_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline = LTXPipeline.from_pretrained("Lightricks/LTX-Video", transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16)
# group-offloading
onload_device = torch.device("cuda")
offload_device = torch.device("cpu")
pipeline.transformer.enable_group_offload(onload_device=onload_device, offload_device=offload_device, offload_type="leaf_level", use_stream=True)
apply_group_offloading(pipeline.text_encoder, onload_device=onload_device, offload_type="block_level", num_blocks_per_group=2)
apply_group_offloading(pipeline.vae, onload_device=onload_device, offload_type="leaf_level")
prompt = """
A woman with long brown hair and light skin smiles at another woman with long blonde hair. The woman with brown hair wears a black jacket and has a small, barely noticeable mole on her right cheek. The camera angle is a close-up, focused on the woman with brown hair's face. The lighting is warm and natural, likely from the setting sun, casting a soft glow on the scene. The scene appears to be real-life footage
"""
negative_prompt = "worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted"
video = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=768,
    height=512,
    num_frames=161,
    decode_timestep=0.03,
    decode_noise_scale=0.025,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=24)
```

В этом руководстве рассматриваются основы генерации видео, такие как параметры, которые необходимо настроить, и способы снижения потребления памяти.

> [!TIP]
> Если вы хотите узнать больше о том, как использовать конкретную модель, обратитесь к её карточке модели в API конвейера.

## Параметры конвейера

В пайплайне есть несколько параметров, влияющих на качество или скорость генерации видео. Эксперименты с различными значениями параметров важны для поиска оптимального баланса между качеством и скоростью.

### num_frames
Кадр — это статичное изображение, которое воспроизводится в последовательности с другими кадрами для создания движения или видео. Количество кадров, генерируемых в секунду, настраивается с помощью `num_frames`. Увеличение `num_frames` повышает плавность воспринимаемого движения и визуальную согласованность, что особенно важно для видео с динамичным содержанием. Более высокое значение `num_frames` также увеличивает длительность видео.

Некоторые видеомодели требуют более конкретных значений `num_frames` для инференса. Например, [HunyuanVideoPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/hunyuan_video#diffusers.HunyuanVideoPipeline) рекомендует вычислять `num_frames` по формуле `(4 * num_frames) +1`. Всегда проверяйте карточку модели пайплайна в API, чтобы узнать, есть ли рекомендуемое значение.

```py
import torch
from diffusers import LTXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
pipeline = LTXPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = """
A woman with long brown hair and light skin smiles at another woman with long blonde hair. The woman 
with brown hair wears a black jacket and has a small, barely noticeable mole on her right cheek. The 
camera angle is a close-up, focused on the woman with brown hair's face. The lighting is warm and 
natural, likely from the setting sun, casting a soft glow on the scene. The scene appears to be 
real-life footage
"""
video = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=768,
    height=512,
    num_frames=161,
    decode_timestep=0.03,
    decode_noise_scale=0.025,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=24)
```

### guidance_scale
Параметр Guidance scale или «cfg» управляет тем, насколько сгенерированные кадры соответствуют входным условиям (тексту, изображению или обоим). Увеличение `guidance_scale` приводит к созданию кадров, которые точнее повторяют входные условия и содержат более мелкие детали, но повышает риск появления артефактов и снижает разнообразие результата. Более низкие значения `guidance_scale` способствуют более свободному следованию промпту и увеличению разнообразия вывода, однако детали могут быть менее проработанными. Если значение слишком низкое, модель может полностью игнорировать промпт и генерировать случайный шум.
```py
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline, CogVideoXTransformer3DModel
from diffusers.utils import export_to_video
pipeline = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
  "THUDM/CogVideoX-2b",
  dtype=torch.float16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

prompt = """
A detailed wooden toy ship with intricately carved masts and sails is seen gliding smoothly over
a plush, blue carpet that mimics the waves of the sea. The ship's hull is painted a rich brown, 
with tiny windows. The carpet, soft and textured, provides a perfect backdrop, resembling an 
oceanic expanse. Surrounding the ship are various other toys and children's items, hinting at 
a playful environment. The scene captures the innocence and imagination of childhood, 
with the toy ship's journey symbolizing endless adventures in a whimsical, indoor setting.
"""

video = pipeline(
  prompt=prompt,
  guidance_scale=6,
  num_inference_steps=50
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)
```
### negative_prompt

Отрицательный промпт полезен для исключения элементов, которые не должны присутствовать в сгенерированном видео. Его часто используют для улучшения качества и соответствия сгенерированного видео, отталкивая модель от нежелательных элементов, таких как «размытое, искажённое, уродливое». Это позволяет создавать более чистые и сфокусированные видео.

```py
# pip install ftfy
import torch
from diffusers import WanPipeline
from diffusers.schedulers.scheduling_unipc_multistep import UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(
  "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32
)
pipeline = WanPipeline.from_pretrained(
  "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", vae=vae, dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(
  pipeline.scheduler.config, flow_shift=5.0
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipeline.load_lora_weights("benjamin-paine/steamboat-willie-14b", adapter_name="steamboat-willie")
pipeline.set_adapters("steamboat-willie")
pipeline.enable_model_cpu_offload()
# use "steamboat willie style" to trigger the LoRA
prompt = """
steamboat willie style, golden era animation, The camera rushes from far to near in a low-angle shot, 
revealing a white ferret on a log. It plays, leaps into the water, and emerges, as the camera zooms in 
for a close-up. Water splashes berry bushes nearby, while moss, snow, and leaves blanket the ground. 
Birch trees and a light blue sky frame the scene, with ferns in the foreground. Side lighting casts 
dynamic shadows and warm highlights. Medium composition, front view, low angle, with depth of field.
"""
output = pipeline(
  prompt=prompt,
  num_frames=81,
  guidance_scale=5.0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
```

## Сокращение использования памяти

Современные видеомодели, такие как [HunyuanVideoPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/hunyuan_video#diffusers.HunyuanVideoPipeline) и [WanPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/wan#diffusers.WanPipeline), содержащие более 10 млрд параметров, требуют значительного объёма памяти, который часто превышает доступную память на потребительском оборудовании. Diffusers предлагает несколько техник для снижения требований к памяти при работе с такими крупными моделями.

> [!TIP]
> См. руководство [Сокращение использования памяти](../optimization/memory) для получения подробной информации о других техниках экономии памяти.

Одной из таких техник является [group-offloading](../optimization/memory#group-offloading), которая выгружает группы внутренних слоёв модели (например, `torch.nn.Sequential`) на CPU, когда они не используются. Эти слои загружаются только тогда, когда они нужны для вычислений, чтобы избежать хранения **всех** компонентов модели на GPU. Для модели с 14 млрд параметров, такой как [WanPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/wan#diffusers.WanPipeline), group-offloading может снизить требуемый объём памяти до ~13 ГБ VRAM.

```py
# pip install ftfy
import torch
import numpy as np
from diffusers import AutoModel, WanPipeline
from diffusers.hooks.group_offloading import apply_group_offloading
from diffusers.utils import export_to_video, load_image
from transformers import UMT5EncoderModel
text_encoder = UMT5EncoderModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="text_encoder", dtype=torch.bfloat16)
vae = AutoModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32)
transformer = AutoModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
# group-offloading
onload_device = torch.device("cuda")
offload_device = torch.device("cpu")
apply_group_offloading(text_encoder,
    onload_device=onload_device,
    offload_device=offload_device,
    offload_type="block_level",
    num_blocks_per_group=4
)
transformer.enable_group_offload(
    onload_device=onload_device,
    offload_device=offload_device,
    offload_type="leaf_level",
    use_stream=True
)
pipeline = WanPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers",
    vae=vae,
    transformer=transformer,
    text_encoder=text_encoder,
    dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = """
The camera rushes from far to near in a low-angle shot, 
revealing a white ferret on a log. It plays, leaps into the water, and emerges, as the camera zooms in 
for a close-up. Water splashes berry bushes nearby, while moss, snow, and leaves blanket the ground. 
Birch trees and a light blue sky frame the scene, with ferns in the foreground. Side lighting casts dynamic 
shadows and warm highlights. Medium composition, front view, low angle, with depth of field.
"""
negative_prompt = """
Bright tones, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, works, paintings, images, static, overall gray, worst quality, 
low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, 
misshapen limbs, fused fingers, still picture, messy background, three legs, many people in the background, walking backwards
"""
output = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_frames=81,
    guidance_scale=5.0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
```

Ещё один способ снизить потребление памяти — квантование модели, при котором веса модели хранятся в формате с пониженной точностью. Однако квантование может повлиять на качество видео в зависимости от конкретной видео-модели. Подробнее о поддерживаемых бэкендах квантования см. в разделе [Обзор](../quantization/overview).

Пример ниже использует [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) для квантования модели.

```py
# pip install ftfy
import torch
from diffusers import WanPipeline
from diffusers import AutoModel, WanPipeline
from diffusers.quantizers import PipelineQuantizationConfig
from diffusers.schedulers.scheduling_unipc_multistep import UniPCMultistepScheduler
from transformers import UMT5EncoderModel
from diffusers.utils import export_to_video
# quantize transformer and text encoder weights with bitsandbytes
pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
  quant_backend="bitsandbytes_4bit",
  quant_kwargs={"load_in_4bit": True},
  components_to_quantize=["transformer", "text_encoder"]
)
vae = AutoModel.from_pretrained(
  "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32
)
pipeline = WanPipeline.from_pretrained(
  "Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B-Diffusers", vae=vae, quantization_config=pipeline_quant_config, dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(
  pipeline.scheduler.config, flow_shift=5.0
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipeline.load_lora_weights("benjamin-paine/steamboat-willie-14b", adapter_name="steamboat-willie")
pipeline.set_adapters("steamboat-willie")
pipeline.enable_model_cpu_offload()
# use "steamboat willie style" to trigger the LoRA
prompt = """
steamboat willie style, golden era animation, The camera rushes from far to near in a low-angle shot, 
revealing a white ferret on a log. It plays, leaps into the water, and emerges, as the camera zooms in 
for a close-up. Water splashes berry bushes nearby, while moss, snow, and leaves blanket the ground. 
Birch trees and a light blue sky frame the scene, with ferns in the foreground. Side lighting casts 
dynamic shadows and warm highlights. Medium composition, front view, low angle, with depth of field.
"""
output = pipeline(
  prompt=prompt,
  num_frames=81,
  guidance_scale=5.0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
```

## Скорость инференса

[torch.compile](https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html) может ускорить инференс за счёт использования оптимизированных ядер. Компиляция занимает больше времени при первом запуске, но после компиляции выполнение становится значительно быстрее. Лучше всего скомпилировать пайплайн один раз, а затем использовать его многократно без каких-либо изменений. Любое изменение, например размера изображения, приводит к повторной компиляции.

Пример ниже компилирует трансформер в конвейере и использует режим `"max-autotune"` для максимальной производительности.

```py
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline, CogVideoXTransformer3DModel
from diffusers.utils import export_to_video
pipeline = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
  "THUDM/CogVideoX-2b",
  dtype=torch.float16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
# torch.compile
pipeline.transformer.to(memory_format=torch.channels_last)
pipeline.transformer = torch.compile(
    pipeline.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True
)
prompt = """
A detailed wooden toy ship with intricately carved masts and sails is seen gliding smoothly over a plush, blue carpet that mimics the waves of the sea. 
The ship's hull is painted a rich brown, with tiny windows. The carpet, soft and textured, provides a perfect backdrop, resembling an oceanic expanse. 
Surrounding the ship are various other toys and children's items, hinting at a playful environment. The scene captures the innocence and imagination of childhood, 
with the toy ship's journey symbolizing endless adventures in a whimsical, indoor setting.
"""
video = pipeline(
  prompt=prompt,
  guidance_scale=6,
  num_inference_steps=50
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)
```
Xet Storage Details

Size:: 23 kB
Xet hash:: b5802d011337d606beb41d5b00dca4b49caea91de7c6d83ad073e2e54a901a17
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.